在人類的輔助，人工智能能夠很好的完成任務，在人機協作的模式下，製造業在產品質量、產品創新、售後服務、運營效率等方面仍將有非常大的潛力能夠挖掘，相信，隨著人工智能的繼續發展，製造業還將迎來更大的突破。
互聯網+人工智能及人工智能+製造
從實際角度出發，互聯網+人工智能的應用，最終將服務於以下三種場景。
一、 為產品注智，從軟件和硬件對製造業進行升級，通過互聯網將信息注入，為產品提供人工智能算法，促成製造業新一代產品的智能升級 。如谷歌開發出的專用於大規模機器學習的智能芯片TPU，騰訊AI對外提供計算機視覺AI能力的開放平臺均是如此。
二、 為服務注智，通過人工智能和互聯網的結合，為製造企業提供精準增值服務 。售前營銷階段通過人工智能對用戶需求進行分析，實現精準投放。在售後服務方面，以物聯網、大數據和人工智能算法，實現產品檢測和管理，同時為可能出現的風險進行預警，進一步加強對售後的管理。在此方面比較好的一個例子就是三一重工結合騰訊雲，把分佈全球的30萬臺設備接入平臺，利用大數據和智能算法，遠程管理龐大設備群，這樣的方式大大提升了設備運營效率，同時還降低了運營成本。
三、 為生產注智，通過互聯網將人工智能技術注入生產流程，使機器能夠應對多種複雜情況的生產，進一步提升生產效率 。這種場景應用目前比較多的應用於工藝優化，通過使機器學習健康的產品模型，完成質檢，視覺識別等功能。
對“人工智能+製造”而言，目前互聯網助力的典型場景主要有三類：
一、 產品注智，從軟件到硬件的智能升級。互聯網可以將其人工智能算法，以能力封裝和開放方式嵌入到產品中，從而幫助製造業生產新一代的智能產品。
如谷歌開發出專用於大規模機器學習的智能芯片TPU、騰訊AI開放平臺對外提供計算機視覺等AI能力、亞馬遜推出內嵌人工智能語音助手的智能音箱echo等;
二、 服務注智，提高營銷和售後的精準水平。互聯網可將利用其人工智能算法，為製造企業提供更精準的增值服務。一是售前營銷，以人工智能進行用戶側需求數據的多維分析，實現更實時、精準的廣告信息傳遞，如谷歌為製造業專門開發了精準廣告平臺;二是售後維護，以物聯網、大數據和人工智能算法，實現對製造業產品的實時監測、管理和風險預警。
如三一重工結合騰訊雲，把分佈全球的30萬臺設備接入平臺，實時採集近1萬個運行參數，利用大數據和智能算法，遠程管理龐大設備群的運行狀況，有效實現故障風險預警，大大提升了排障效率並降低維護成本。
三、 生產注智，增強機器自主生產能力。互聯網可幫助製造企業，將人工智能技術嵌入生產流程環節中，使得機器能夠在更多複雜情況下實現自主生產，從而全面提升生產效率。
目前主要應用在：一是工藝優化，即通過機器學習建立產品的健康模型，識別各製造環節參數對最終產品質量的影響，最終找到最佳生產工藝參數，如騰訊雲幫助億緯鋰能提升1.5%良品率、阿里雲幫助保利協鑫提升1%良品率等;二是智能質檢，即藉助機器視覺識別，快速掃描產品質量，提高質檢效率。如騰訊雲幫助福耀玻璃實現質檢工序替代80%人力、並且不良品檢出率達到90%以上。